Python与数据湖：如何使用Apache Iceberg和Delta Lake构建数据湖。 - 智猿学院-前后端，数据库，人工智能，云计算等领域前沿技术讲座

Python与数据湖：使用Apache Iceberg和Delta Lake构建数据湖

大家好，今天我们要深入探讨如何使用Python以及两个领先的开源数据湖表格式：Apache Iceberg和Delta Lake来构建数据湖。数据湖的概念已经存在多年，但随着数据量的爆炸性增长和对更灵活的数据处理需求，它变得越来越重要。我们将从数据湖的概念开始，然后深入了解Iceberg和Delta Lake，最后通过Python代码示例演示它们的使用。

什么是数据湖？

数据湖是一个集中式的存储库，可以以原始格式存储结构化、半结构化和非结构化数据。与数据仓库不同，数据湖不对数据进行预定义模式的强制执行，允许用户在需要时根据具体分析需求定义模式。这提供了更大的灵活性，可以支持各种数据分析用例，包括探索性数据分析、机器学习和实时分析。

数据湖的关键特性：

原始数据存储: 以原始格式存储数据，避免预先转换和清理。
模式读取 (Schema-on-Read): 在查询时定义模式，而不是在写入时强制执行。
可伸缩性: 可以处理大量数据，并且可以轻松扩展以满足不断增长的数据需求。
成本效益: 使用低成本的存储解决方案，例如对象存储（例如Amazon S3、Azure Blob Storage或Google Cloud Storage）。
支持多种数据类型: 可以存储结构化（例如关系数据库表）、半结构化（例如JSON、XML）和非结构化数据（例如文本、图像、视频）。

数据湖的优势：

灵活性: 适应不断变化的数据需求和分析用例。
速度: 快速加载数据，无需预先进行转换。
可扩展性: 处理大量数据，并可以轻松扩展。
成本效益: 使用低成本的存储解决方案。
数据发现: 促进数据探索和发现。

数据湖的挑战：

数据治理: 缺乏强制模式可能导致数据质量问题和数据混乱。
数据一致性: 在并发写入和读取操作期间保持数据一致性是一个挑战。
性能: 在大型数据集中查询可能很慢，需要优化技术。
复杂性: 构建和管理数据湖可能很复杂，需要专业知识。

Apache Iceberg 和 Delta Lake：数据湖表格式

为了解决数据湖的一些挑战，出现了数据湖表格式，例如 Apache Iceberg 和 Delta Lake。这些格式为数据湖添加了一个元数据层，提供了事务性保证、模式演变、时间旅行和其他高级功能。

Apache Iceberg:

Iceberg 是一种开放表格式，专为大型分析数据集而设计。它提供了一种管理存储在对象存储中的数据的元数据的方式，并支持 ACID 事务、模式演变、时间旅行和分区演变。

Delta Lake:

Delta Lake 是另一种开放表格式，构建在 Apache Spark 之上。它提供 ACID 事务、模式强制执行、时间旅行、统一流式处理和批量处理以及可升级的元数据。

特性	Apache Iceberg	Delta Lake
开源许可证	Apache License 2.0	Apache License 2.0
核心引擎	与多种计算引擎兼容，包括 Apache Spark, Flink, Trino, Presto, Hive。	主要构建在 Apache Spark 之上，但也支持其他引擎，例如 Flink。
事务性	ACID 事务，通过快照隔离提供一致性。	ACID 事务，通过序列化快照隔离提供一致性。
模式演变	支持模式演变，允许添加、删除和修改列。	支持模式演变，允许添加、删除和修改列，并强制执行模式。
时间旅行	支持时间旅行，允许查询数据的历史快照。	支持时间旅行，允许查询数据的历史快照。
分区演变	支持分区演变，允许更改数据的分区方式。	不直接支持分区演变，但可以通过手动操作和更新元数据来实现类似的效果。
数据压缩	支持多种数据压缩格式，例如Parquet, ORC和Avro。	支持多种数据压缩格式，例如Parquet。
数据格式	通常与Parquet, ORC和Avro等列式存储格式结合使用。	通常与Parquet列式存储格式结合使用。
元数据管理	使用元数据存储库（例如 Apache Hive metastore 或 AWS Glue Data Catalog）来管理表元数据。	使用元数据存储库（例如 Apache Hive metastore 或 AWS Glue Data Catalog）来管理表元数据。 Delta Lake还使用Delta Log来记录表的事务历史。
流式处理集成	支持与流式处理引擎（例如 Apache Flink）集成，以进行实时数据处理。	与 Apache Spark 的结构化流式处理集成，以进行实时数据处理。
复杂查询优化	允许更复杂的查询优化，因为它与底层计算引擎分离，并且可以利用引擎的优化器。	查询优化主要依赖于 Apache Spark 的优化器。
数据版本控制	通过管理快照，提供版本控制，允许回滚到以前的版本。	通过 Delta Log 提供版本控制，允许回滚到以前的版本。
生态系统	正在迅速发展，与越来越多的计算引擎和数据处理工具集成。	与 Apache Spark 生态系统紧密集成，并被广泛采用。

总而言之，Iceberg 和 Delta Lake 都是强大的数据湖表格式，可以解决数据湖的一些挑战。Iceberg 更加通用，可以与多种计算引擎一起使用，而 Delta Lake 与 Apache Spark 生态系统紧密集成。选择哪种格式取决于您的具体需求和用例。

使用 Python 构建数据湖

现在，让我们看看如何使用 Python 和这些表格式构建一个简单的数据湖。我们将使用 pyarrow 和 pyspark 库，并假设您已经安装了它们。

1. 安装必要的库:

pip install pyarrow pyspark

2. 使用 Apache Iceberg:

首先，我们需要配置 Spark 以使用 Iceberg。这可以通过设置 Spark 的配置来实现。

from pyspark.sql import SparkSession

spark = SparkSession.builder 
    .appName("IcebergExample") 
    .config("spark.jars.packages", "org.apache.iceberg:iceberg-spark-runtime-3.3_2.12:1.1.0") 
    .config("spark.sql.extensions", "org.apache.iceberg.spark.extensions.IcebergSparkSessionExtensions") 
    .config("spark.sql.catalog.iceberg_catalog", "org.apache.iceberg.spark.SparkCatalog") 
    .config("spark.sql.catalog.iceberg_catalog.type", "hadoop") 
    .config("spark.sql.catalog.iceberg_catalog.warehouse", "hdfs://your-hdfs-namenode:9000/warehouse/path") #replace with your actual hdfs path
    .getOrCreate()

# 确保 hdfs 配置正确，并且 Spark 可以访问 HDFS

注意: 需要将 your-hdfs-namenode:9000/warehouse/path 替换为实际的 HDFS 路径。另外，请确保你的环境中 Hadoop 已经正确配置并且 Spark 可以访问 HDFS。 org.apache.iceberg:iceberg-spark-runtime-3.3_2.12:1.1.0 需要根据你的Spark版本进行调整。

现在，我们可以创建一个简单的 Iceberg 表。

from pyspark.sql.types import StructType, StructField, IntegerType, StringType

# 定义 schema
schema = StructType([
    StructField("id", IntegerType(), True),
    StructField("name", StringType(), True),
    StructField("age", IntegerType(), True)
])

# 创建数据
data = [(1, "Alice", 30), (2, "Bob", 25), (3, "Charlie", 35)]

# 创建 DataFrame
df = spark.createDataFrame(data, schema=schema)

# 创建 Iceberg 表
table_name = "iceberg_catalog.default.users"
df.write.format("iceberg").mode("overwrite").saveAsTable(table_name)

# 读取 Iceberg 表
iceberg_df = spark.read.format("iceberg").load(table_name)
iceberg_df.show()

# 时间旅行
iceberg_df_version1 = spark.read.format("iceberg").option("snapshot-id", 1).load(table_name) #需要根据实际情况调整 snapshot-id
iceberg_df_version1.show()

此代码首先创建一个 SparkSession，并配置 Iceberg 集成。然后，它定义了一个 schema，创建了一些示例数据，并使用这些数据创建一个 DataFrame。最后，它将 DataFrame 写入 Iceberg 表，并从该表读取数据。mode("overwrite") 确保如果表已经存在，将被覆盖。时间旅行部分允许你查询表在特定 snapshot 上的状态。

3. 使用 Delta Lake:

使用 Delta Lake 的过程类似。我们需要配置 Spark 以使用 Delta Lake。

from pyspark.sql import SparkSession

spark = SparkSession.builder 
    .appName("DeltaLakeExample") 
    .config("spark.jars.packages", "io.delta:delta-core_2.12:2.0.0") 
    .config("spark.sql.extensions", "io.delta.sql.DeltaSparkSessionExtension") 
    .config("spark.sql.catalog.spark_catalog", "org.apache.spark.sql.delta.catalog.DeltaCatalog") 
    .getOrCreate()

注意: io.delta:delta-core_2.12:2.0.0 需要根据你的Spark版本进行调整。

现在，我们可以创建一个简单的 Delta Lake 表。

from pyspark.sql.types import StructType, StructField, IntegerType, StringType

# 定义 schema
schema = StructType([
    StructField("id", IntegerType(), True),
    StructField("name", StringType(), True),
    StructField("age", IntegerType(), True)
])

# 创建数据
data = [(1, "Alice", 30), (2, "Bob", 25), (3, "Charlie", 35)]

# 创建 DataFrame
df = spark.createDataFrame(data, schema=schema)

# 创建 Delta Lake 表
table_path = "delta_table"
df.write.format("delta").mode("overwrite").save(table_path)

# 读取 Delta Lake 表
delta_df = spark.read.format("delta").load(table_path)
delta_df.show()

# 时间旅行
delta_df_version1 = spark.read.format("delta").option("versionAsOf", 0).load(table_path) #需要根据实际情况调整 versionAsOf
delta_df_version1.show()

此代码与 Iceberg 示例非常相似，但它使用 "delta" 格式将 DataFrame 写入 Delta Lake 表，并从该表读取数据。mode("overwrite") 确保如果表已经存在，将被覆盖。时间旅行部分允许你查询表在特定版本上的状态。

4. 模式演变：

Iceberg 和 Delta Lake 都支持模式演变，这意味着你可以更改表的 schema 而无需重写数据。例如，你可以添加一个新列。

Iceberg:

# 添加新列
df.withColumn("city", lit("New York")).write.format("iceberg").mode("append").saveAsTable(table_name)

# 读取更新后的表
updated_iceberg_df = spark.read.format("iceberg").load(table_name)
updated_iceberg_df.show()

Delta Lake:

from pyspark.sql.functions import lit

# 添加新列
df.withColumn("city", lit("New York")).write.format("delta").mode("append").save(table_path)

# 读取更新后的表
updated_delta_df = spark.read.format("delta").load(table_path)
updated_delta_df.show()

这段代码向表中添加了一个 "city" 列，并使用 "append" 模式将新数据写入表。Iceberg 和 Delta Lake 都将自动处理 schema 演变。

5. 数据更新和删除：

Delta Lake 提供对数据更新和删除的直接支持，而 Iceberg 则需要使用 MERGE INTO 语句。

Delta Lake:

from delta.tables import DeltaTable
from pyspark.sql.functions import expr

deltaTable = DeltaTable.forPath(spark, table_path)

# 更新年龄
deltaTable.update(
  condition = "id = 1",
  set = { "age": "40" }
)

# 删除记录
deltaTable.delete(condition = "id = 2")

# 读取更新后的表
updated_delta_df = spark.read.format("delta").load(table_path)
updated_delta_df.show()

这段代码使用 DeltaTable API 更新和删除 Delta Lake 表中的数据。

Iceberg:

Iceberg 不直接支持 UPDATE 或 DELETE 操作。你需要使用 MERGE INTO 语句来实现类似的功能，这需要更复杂的 SQL 查询。由于复杂度较高，这里仅提供概念说明，不提供完整的代码示例。基本思路是创建一个包含更新或删除数据的新表，然后使用 MERGE INTO 将新表中的更改合并到现有 Iceberg 表中。

6. 数据压缩：

数据压缩是数据湖中的一个重要方面，可以减少存储成本并提高查询性能。 Iceberg 和 Delta Lake 都支持多种压缩格式，例如 Parquet、ORC 和 Avro。

在上面的例子中，我们默认使用了 Parquet 格式，因为它通常是 Iceberg 和 Delta Lake 的默认选择。你可以通过配置 SparkSession 来更改默认压缩格式。

总结

今天，我们探讨了如何使用 Python 以及 Apache Iceberg 和 Delta Lake 来构建数据湖。我们了解了数据湖的概念、Iceberg 和 Delta Lake 的关键特性，并通过代码示例演示了它们的使用。数据湖表格式（如 Iceberg 和 Delta Lake）在解决传统数据湖的挑战方面发挥着关键作用，例如数据治理、数据一致性和性能。通过利用这些技术，我们可以构建更强大、更灵活和更具成本效益的数据湖，以支持各种数据分析用例。

选择合适的表格式

选择 Iceberg 还是 Delta Lake 取决于你的具体需求。如果你需要与多种计算引擎集成，并且需要更灵活的 schema 演变和分区演变，那么 Iceberg 可能是更好的选择。如果你主要使用 Apache Spark，并且需要对数据更新和删除的直接支持，那么 Delta Lake 可能是更好的选择。

数据湖架构的演进

数据湖架构随着技术的发展而不断演进。数据湖表格式的出现标志着朝着更易于管理、更可靠和更高效的数据湖迈出了重要一步。随着数据量的持续增长和分析需求的不断变化，数据湖将继续发挥越来越重要的作用。

Python与数据湖：使用Apache Iceberg和Delta Lake构建数据湖

什么是数据湖？

Apache Iceberg 和 Delta Lake：数据湖表格式

使用 Python 构建数据湖

总结

选择合适的表格式

数据湖架构的演进

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